ウォール街がAI「クレイジー・トレイン」を加速させている

テクノロジー業界がAIに乗り出した」クレイジートレイン「この夏、それが示すのは 減速する兆しはない。

このブームの最新の燃料はウォール街から来ています。これらのプロジェクトの一部は現在、手の込んだ借入方法と異例の循環取引によって資金調達されています。

こういう時、私は寄りかかるのです デーキン・キャンベル、ほぼ20年間ウォール街を取材してきたBI記者。彼はこれについて素晴らしい話を書きました AI による資金調達の熱狂そこで私は彼にここで意見を求めました。

Alistair Barr: 構造化された信用が AI インフラストラクチャへの資金調達に現れています。それは心配ですか？

デーキン・キャンベル: 簡単な答えは、私たちはこの映画を以前に見たことがあるということです。構造化された信用は根本的に危険ではありません。ただし、リスクをシステム全体に分散するため、確認、追跡、理解が困難になります。そして、はい、それは私を心配させます。これにより、投資家、規制当局、ジャーナリストなど、過剰に対する自然な相殺役として機能する人々の仕事が困難になります。

マーク・ザッカーバーグやサム・アルトマンのような創業者は、投資家の投資収益率を気にしているのでしょうか、それともAI競争に勝つことだけを気にしているのでしょうか？

ザッカーバーグやアルトマン、その他の人たちは、ある程度のレベルでは、金が儲かると信じていると私は信じている。彼らは、将来のある時点で、それが収益性の高い、非常に収益性の高いビジネスになると考えています。自分たちがAGIを先導し、歴史の伝説になれるという信念には、彼らのエゴが関わっていると私は思います。彼らは子供の頃 SF 本を読んだ男性たちです。その点は看過できないと思います。

鉄道は AI の構築の適切な類似点ですか? 最初は大きな損失が、その後は永続的な資産になりますか?

鉄道の線路や機関車は長寿命の資産ですが、GPU には当てはまりません。

私の記事で引用したテクノロジーブロガーの Paul Kedrosky 氏は、データセンターのコストの約 60% は GPU であると述べています。償却年数が 3 年か 6 年かは議論の余地がありますが、いずれにせよ鉄道資産よりもかなり短いです。もちろん、データセンターの外殻や建物の冷却および電気インフラストラクチャもありますが、ケドロスキー氏の言うことが正しければ、鉄道のような古くからあるインフラストラクチャと合理的に考えられる資産に投資されるのは支出の半分未満であることを意味します。

第一次ドットコムブームにおけるファイバーの過剰構築への例えも有益です。ファイバー ネットワークは GPU よりも長持ちします。

推論需要はこの AI インフラストラクチャ ブームを維持できるでしょうか、それとも現実世界の AI 製品に依存するのでしょうか?

推論は、AI モデルがユーザーに答えを提供するプロセスであり、現実世界の最終製品と同じ目標であると主張する人もいるでしょう。

業界はある時点で、企業や消費者に販売できる AI に基づいて、再現可能な結果をもたらす製品を設計する方法を見つけ出す必要があるでしょう。今日、私たちは AGI や超知能に手を伸ばすのをやめ、代わりに AI を使用して現実世界の問題を解決することに集中すべきだと主張する人々をすでに目にしています。そして、賢明な AI 研究者からは、AGI の達成までにはまだいくつかの進歩があるとの声が聞かれます。

そのように考えると、確かに、ある時点で、市場や投資家、世間の認識によって、これらの企業や CEO は、AGI よりも現実世界の問題の解決に注力するようになるのではないかと感じます。

あなたは個人的に、生成 AI の真の価値を実感したことがありますか?

はい、あります。私の友人には、文章の改善やコピー編集を手伝ってくれる Grammarly が大好きな友人がいます。私は他のモデルの研究に関する質問をするのが好きで、それがアイデア出しや自分自身の思考に役立つと考えています。

しかし、反復可能な方法で問題を解決してもらったり、山積みの文書を見て文書内の情報に厳密に従って答えを導き出したりするように依頼すると、かなり惨めに失敗します。

ですから、私はその可能性を感じていますし、ここに座ってこれがナンセンスだと言っているわけではありません。しかし、AI について人々に話すと、何度も返ってくる答えは、プロンプトで使用する正確な単語を知らなくても、AI が問題を簡単かつ繰り返し解決できるようにしてほしいというものです。まだそこまで来ていない気がします。

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